SocialRec: recomendadores educativos basados en redes sociales

Victor Landaeta, Cristian Candia
Última actualización el jun. 9, 2026 Fondos de Investigación, Plataformas Aplicadas, Colaboraciones con Industria, Inteligencia Artificial Aplicada
Proyecto
Image credit: CRiSS-LAB
Este proyecto se desarrolló como parte del Proyecto Estratégico de Personalización de la Universidad del Desarrollo. Integró datos de múltiples fuentes y formatos para construir perfiles de riesgo temprano y sistemas de recomendación orientados a mejorar la experiencia educativa.

La privacidad y seguridad fueron preocupaciones centrales debido a la sensibilidad de los datos. Para abordarlas desarrollamos protocolos de anonimización y de-identificación que preservan la granularidad necesaria para el análisis. El equipo también desarrolló un benchmark algorítmico para inferir redes sociales a partir de conexiones de router y combinó datos individuales, mixtos y relacionales para crear recomendaciones basadas en machine learning y redes de interacción.

Un ensayo sobre el proyecto está disponible en Medium.


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Network Science Decision Making Business Analytics Machine Learning Data Science
Victor Landaeta
Victor Landaeta
Ciencia de datos Institute, Universidad del Desarrollo.
Cristian Candia
Cristian Candia
Profesor Asociado, Instituto de Data Science, Facultad de Ingeniería, Universidad del Desarrollo, Chile. Director de CRiSS-LAB.

Cristian Candia estudia cómo las sociedades transforman información en relevancia colectiva a través de la atención, la memoria, las preferencias y la coordinación. Su trabajo combina ciencia social computacional, ciencia de redes, IA y datos conductuales a gran escala para entender cómo grupos, instituciones y sociedades deciden qué importa.